本科畢業論文寫作提示

本科畢業論文寫作提示

　　論文是在校大學生最后一次知識的全面檢驗，是對學生基本知識、基本理論和基本技能掌握與提高程度的一次總測試。

　　一、優秀論文的要素：

　　1、正確選題;

　　2、合適的切入點;

　　3、簡潔明了;

　　4、說清自己的貢獻;

　　5、可靠的/可重現的結果;

　　6、可重復的過程;

　　7、好的文章結構和邏輯流程;

　　8、精選的參考文獻優秀論文的誤區：

　　1、Idea越多越好;

　　2、一味追求革命性的，突破性的成果;

　　3、數學、理論和公式越復雜越好——顯示自己的聰明;

　　4、追求最好，史無前例;

　　5、顯示權威性，引文中大量引用自己的論文。

　　二、寫文章的條件：

　　1、與研究工作相關，確實有了好的想法，不是為了寫而寫;

　　2、取得了有價值的成果，對學術界有貢獻;

　　3、實驗成熟，經得起檢驗;

　　4、已經需要記錄下來和其他人分享

　　三、寫論文的要點：

　　1、寫出3~4層的綱要反復修改多次。

　　2、從Introduction開寫，回顧已有的工作。

　　3、要聲明文章結構，不要直接進入細節。

　　4、聲明工作的動機和基本原理，提出潛在的問題，自己進行回答。

　　5、講明自己工作與前人的不同，說明自己的貢獻及其實際應用前景。

　　6、最后寫Summary和Abstract，反復斟酌后確定標題。

　　四、Reviewer Check List:

　　1、論文是否提出了一個新的問題或者給出了已有問題的一個新的解決方案。

　　2、論文的主要結果是什么?

　　3、實驗結果是否充分?

　　4、論文技術含量如何?

　　5、論文是否對所提出的技術/結果的有效性和局限性進行了評價?

　　6、論文寫作是否清晰，從而令本行業內多數研究人員可讀?

　　7、論文是否適當地引用和介紹了與之相關的歷史文獻?

　　8、論文是否應該給予嘉獎?

　　五、IEEE Transactions onCSVT Review form:

　　1、在多大的程度上滿足本期刊讀者的興趣?

　　2、論文所使用的方法的評價?

　　3、結果是否具有新穎性?

　　4、主要結果是否正確?

　　5、論述是否清晰?

　　6、是否具有一致性(前/后，論述/結果)?

　　7、引文是否充足?

　　8、Reviewer的意見：(Accept / Acceptafter a minor revision / Reject / Reject but resubmit after a major revision /Submit to another journal)。

　　拓展閱讀：論文寫作的3C

　　Academy of Management Journal 編輯部發表了系列文章，談論文寫作要注意什么問題。該刊2012年第1期由Yan(Anthea)Zhang和 Jason D.Shaw合寫的文章屬于這個系列的第5部分，專門討論“方法”與“結果”兩小節的寫作。小編覺得，文章所談的內容不僅適用于管理學論文，而且具有超出管理學學科的一定的普遍意義，所以搜集整理了一些資料簡單介紹介紹其觀點，供閱讀參考。

　　兩位作者對該刊保存的大量拒稿信檔案進行了考察，看看被拒文稿有什么共同問題，結果發現，它們主要在 completeness(完整性)、clarity(清晰性)和 credibility(可信性)這 3C 中的至少一方面出了問題。

　　“方法”小節的 3C

　　完整性

　　“方法”小節要實現 3 個目標，每個目標都涉及完整性的問題。

　　1. 要交代研究過程的 how、what 和 why。比如，論文涉及的所有測度值如果能放在附錄中就很好。

　　2. 使得讀者讀完論文后，能夠就本文的優點與缺點作出評價。

　　3. 提供充分的信息，讓人家有可能重復本項研究，得出同樣的結果。

　　清晰性

　　作者在清晰性方面經常出問題，比如，說本文所用的指標是對原有指標做了改進，卻沒講清楚到底是怎么改動的，改動的依據是否充分。

　　可信性

　　1. 一定要交代為什么選取某個樣本。

　　2. 最好簡要小結一下本文采用的構念(Construct)的定義，然后再描述相關構念的測度指標。

　　3. 說清為什么要進行某種操作。比如，有多種可供選擇的指標時，應說明本文除了最后選定的指標外，還考察過哪些其他指標，為什么棄用那些指標。

　　4. 一定要就模型設定和數據分析方法展開一些論證，比如同樣對于面板數據，是采用固定效應模型還是采用隨機效應模型?

　　“結果”小節的 3C

　　完整性

　　文章采用的分析單位、樣本規模、模型的變量等，一定要闡述清楚。

　　清晰性

　　常見的問題是，有的作者沒有把研究發現與起初的研究假設關聯起來。有時候，你得出的結果不能支持假設，但是，不具有顯著統計意義的結果，與期望值符號相反的結果，也是同等重要的。有的作者喜歡將這些不太理想的結果給隱藏起來，反而被審稿者逮個正著。另外，對于不同的變量，這一段是按這個次序敘述的，下一段也按這個次序來敘述，也有助于文章的清晰性。

　　可信性

　　1. 要回答，為什么自己對結果的闡釋是合適的。

　　2. 如果存在著多種指標、方法和模型設定方式，而作者只選了一種，就可能被批評為“摘櫻桃”――挑選有利的結果來支持自己的假設。因此，最好要提供補充性的分析和穩健性檢驗。

　　3. 即使所得結果具有顯著的統計意義，讀者仍會問：那又怎么樣?具有顯著統計意義的效應未必是實際意義重大的效應。因此，可以做一些追加分析來表明研究結果確實具有實際意義。

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